Paraformer语音识别-中文-通用-16k-离线-large-torchscript

我要开发同款
匿名用户2024年07月31日
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技术信息

开源地址
https://modelscope.cn/models/iic/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-torchscript
授权协议
Apache License 2.0

作品详情

Paraformer-large-ox模型介绍

Highlights

模型为Paraformer-large的torchscript导出版本,可以直接用来做生产部署,一键部署教程(点击此处

ModelScope-FuASR

FuASR提供可便捷本地或者云端服务器部署的离线文件转写服务,内核为FuASR已开源rutime-SDK。 集成了达摩院语音实验室在Modelscope社区开源的语音端点检测(VAD)、Paraformer-large语音识别(ASR)、标点恢复(PUNC) 等相关能力,拥有完整的语音识别链路,可以将几十个小时的音频或视频识别成带标点的文字,而且支持上百路请求同时进行转写。

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快速上手

docker安装

如果您已安装docker,忽略本步骤!! 通过下述命令在服务器上安装docker:

curl -O https://isv-data.oss-c-hagzhou.aliyucs.com/ics/MaaS/ASR/shell/istall_docker.sh;
sudo bash istall_docker.sh

docker安装失败请参考 Docker Istallatio

镜像启动

通过下述命令拉取并启动FuASR rutime的docker镜像(获取最新镜像版本):

sudo docker pull \
  registry.c-hagzhou.aliyucs.com/fuasr_repo/fuasr:fuasr-rutime-sdk-cpu-0.3.0
mkdir -p ./fuasr-rutime-resources/models
sudo docker ru -p 10095:10095 -it --privileged=true \
  -v $PWD/fuasr-rutime-resources/models:/workspace/models \
  registry.c-hagzhou.aliyucs.com/fuasr_repo/fuasr:fuasr-rutime-sdk-cpu-0.3.0

服务端启动

docker启动之后,启动 fuasr-wss-server服务程序:

cd FuASR/rutime
ohup bash ru_server.sh \
  --dowload-model-dir /workspace/models \
  --vad-dir damo/speech_fsm_vad_zh-c-16k-commo-ox \
  --model-dir damo/speech_paraformer-large_asr_at-zh-c-16k-commo-vocab8404-ox  \
  --puc-dir damo/puc_ct-trasformer_c-e-commo-vocab471067-large-ox \
  --lm-dir damo/speech_gram_lm_zh-c-ai-wesp-fst \
  --it-dir thuduj12/fst_it_zh \
  --hotword /workspace/models/hotwords.txt > log.out 2>&1 &

客户端测试与使用

运行上面安装指令后,会在./fuasr-rutime-resources(默认安装目录)中下载客户端测试工具目录samples(下载点击此处), 我们以Pytho语言客户端为例,进行说明,支持多种音频格式输入(.wav, .pcm, .mp3等),也支持视频输入(.mp4等),以及多文件列表wav.scp输入,其他版本客户端请参考文档(点击此处

pytho3 wss_cliet_asr.py --host "127.0.0.1" --port 10095 --mode offlie --audio_i "../audio/asr_example.wav"

更详细用法介绍(点击此处

相关论文以及引用信息

@iproceedigs{gao2022paraformer,
  title={Paraformer: Fast ad Accurate Parallel Trasformer for No-autoregressive Ed-to-Ed Speech Recogitio},
  author={Gao, Zhifu ad Zhag, Shiliag ad McLoughli, Ia ad Ya, Zhijie},
  booktitle={INTERSPEECH},
  year={2022}
}

功能介绍

Paraformer-large-onnx模型介绍 Highlights 模型为Paraformer-large的torchscript导出版本,可以直接用来做生产部署,一键部署教程(点击此处) Mo

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